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神经网络对磁流变阻尼器的辨识及其在半主动控制中的应用

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文摘

英文文摘

第一章绪论

§1.1选题依据

§1.2结构振动控制的发展及研究现状

§1.3本文的研究内容及成果

第二章磁流变阻尼器

§2.1引言

§2.2智能流体的基本性能

§2.3 MR阻尼器的类型与特性

§2.4 MR阻尼器在结构振动控制中的应用

§2.5本章小结

第三章人工神经网络在结构控制中的应用

§3.1引言

§3.2人工神经网络概述

一、人工神经网络的概念与特点

二、人工神经网络的基本结构与模型

三、多层前馈网络与BP算法

§3.3人工神经网络在系统辨识及结构控制中的应用

§3.4本章小结

第四章人工神经网络对磁流变阻尼器的辨识及其在半主动控制中的应用

§4.1引言

§4.2神经网络对磁流变阻尼器动力特性的辨识

§4.3 MR阻尼器半主动控制

§4.4本章小结

第五章结语

参考文献

致谢

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摘要

为了更好地发挥磁流变(MR)阻尼器的特性,使其更好地为结构控制服务,必须准确地了解其动力性能模型.但由于智能流体的动力特性非常复杂,要精确建立磁流变阻尼器的力学模型比较困难.人工神经网络技术已经很广泛的应用.已经证明,前馈神经网络可以任意逼近任何连续函数.该文建立了MR阻尼器的神经网络模型,仿真分析检证了所建模型能够准确、快速地识别磁流变阻尼器的动力特性.考虑到建筑结构的不确定性和非线性,该文还构造了具有一个隐含层的神经网络,用误差反向的传播算法训练,用以模拟一个多层结构在地震作用下的动力响应特性.计算机仿真表明了该神经网络辨识结构的有效性.最后,基于瞬时最优控制算法,该文将所建的MR阻尼器以及结构的神经网络模型用于振动控制中进行仿真分析,结果证明该文所提的建模及控制方法能够有效降低结构的响应,同时能够最大限度地发挥MR阻尼器的独特性能.

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